方案概述
随着大模型技术的快速发展，企业对AI算力基础设施的需求急剧增长。睿恒提供从GPU服务器选型、高速网络组网、分布式存储规划到大模型训练/推理环境搭建的全栈解决方案，帮助企业快速构建AI算力平台。
AI算力基础设施方案
AI Computing Infrastructure整合高性能GPU服务器、高速RDMA网络、并行文件存储和大模型框架，为企业提供端到端的AI训练与推理平台，支撑大模型高效训练与规模化推理部署。
01
高性能GPU算力
支持NVIDIA A100/H100等多卡GPU服务器，8卡/节点高性能并行计算。
02
高速网络
200G/400G InfiniBand或RoCE网络，满足分布式训练低延迟通信需求。
03
并行存储
分布式文件系统提供高吞吐数据读取，加速训练数据加载。
| 规格参数 | 说明 |
|---|---|
| GPU | NVIDIA A100/H100（8卡/节点） |
| 网络 | 200G/400G InfiniBand/RoCE |
| 存储 | 并行文件系统，吞吐100GB/s+ |
| 框架 | 支持 PyTorch/TensorFlow |
| 管理 | GPU资源调度与监控 |
| 部署 | 训练集群 + 推理服务 |
核心优势
高性能算力
8卡GPU服务器，NVLink高速互联。
高速通信
RDMA网络，微秒级延迟。
海量存储
并行文件系统，高吞吐数据访问。
专业服务
从规划到部署到调优全流程服务。
应用场景
大模型训练
AI推理服务部署
智能图像分析
自然语言处理
方案架构
AI 算力平台由以下核心层次组成：
- GPU 计算集群：采用 8 卡/节点的高性能 GPU 服务器（NVIDIA A100/H100 等），节点内通过 NVLink 高速互联，节点间组成大规模并行计算资源池。
- 高速网络：部署 200G/400G InfiniBand 或 RoCE 网络，基于 RDMA 技术实现微秒级延迟的参数同步通信，是分布式训练效率的关键保障。
- 并行文件存储：分布式并行文件系统提供 100GB/s 级别的聚合吞吐，满足海量训练数据集的高速读取与 Checkpoint 快速写入需求。
- 训练推理框架：预置 PyTorch、TensorFlow 等主流框架环境，配套模型仓库与镜像服务，支持训练任务与推理服务统一纳管。
- 资源调度平台：实现 GPU 资源池化、配额管理与任务调度，支持多团队共享算力并监控 GPU 利用率。
训练与推理集群规划
训练场景
训练集群面向大参数模型的迭代计算，规划要点包括：
- 优先保障网络带宽与拓扑：多机多卡训练中，AllReduce 通信易成为瓶颈，建议采用无阻塞 Fat-Tree 或轨道优化组网。
- GPU 规格统一：同一集群内 GPU 型号、固件与驱动版本保持一致，避免算力倾斜。
- 存储与算力配比：按数据集规模与 IO 模型规划容量与吞吐，避免数据加载阻塞 GPU。
推理场景
推理集群面向在线业务的高并发请求，规划要点包括：
- 低延迟优先：选用高显存带宽 GPU，配合推理加速引擎（如 TensorRT、vLLM）提升单卡吞吐。
- GPU 利用率优先：通过批处理调度、多实例 GPU 切分提升资源利用率，降低单请求成本。
- 弹性伸缩：按业务峰谷配置服务副本自动扩缩容，兼顾体验与成本。
实施路径
- 算力需求评估：明确模型规模、训练时长目标与推理并发指标，测算 GPU 卡数与资源配置。
- 选型与配置：确定 GPU 服务器、交换机、存储的型号规格，输出详细配置清单。
- 机房与网络准备：评估机房电力、制冷与承重条件，完成综合布线与网络开通。
- 集群部署：安装 GPU 驱动、并行文件系统、调度平台与框架环境，完成联调测试。
- 模型部署调优：部署训练任务或推理服务，进行性能调优与稳定性压测。
- 交付培训：输出操作手册，为运维与算法团队提供使用培训与技术移交。